AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度强化学习路径规划 更多内容
  • API(盘古辅助制药平台)

    API(盘古辅助制药平台) CSS 集群管理 药物通用接口 药物数据库管理 药物作业管理 自由能微扰作业管理 分子对接作业管理 分子合成路径规划作业管理 分子优化作业管理 靶点口袋发现作业管理 靶点口袋分子设计作业管理 分子属性预测作业管理 分子搜索作业管理 分子生成作业管理 CPI作业管理

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  • 恢复归档存储对象或深度归档存储对象

    恢复归档存储对象或深度归档存储对象 对于存储类别为归档存储或深度归档存储的对象,用户需要先恢复才能下载、通过对象URL访问对象。 OBS提供加急和标准两种不同的恢复方式,加急恢复归档存储恢复耗时1~5 min,加急恢复深度归档(受限公测)存储恢复约耗时3~5 h;标准恢复对象归档存储恢复耗时3~5

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  • 产品优势

    天筹AI求解器支持多数主流编程接口,用户可以快速适配开发,满足自身的开发需求。 易使用 天筹AI求解器拥有丰富的落地场景,已适配诸如生产排程、切割、路径规划等多种工业引擎,为多种行业提供系统解决方案,并且可提供定制化服务,根据客户实际情况,为客户量身定制服务。 父主题: 服务介绍

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  • 到达终点(Reach Destination)检测

    到达终点(Reach Destination)检测 到达终点检测的目的是判定主车是否到达场景文件中指定的全局路径规划的终点。 当主车的车辆坐标系原点进入终点为半径R(本设计取R为2m)范围内时, 则判定主车到达了终点。 在没有设置终点时, proto协议会把目标点默认初始化(0,0

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  • 系统描述

    的信息管理、预测与调度、路径规划、地图定位、进出场管理,现场监控服务,通过预测引擎和端到端的生产资料管理,实现生产资料的全在线管理和作业效益最大化。 工单管理:为项目经理、后台运营管理人员、现场作业人员提供工单的创建、智能调度和指派、抢单、 拆单、路径规划、地图定位、工单审批等服

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  • 作业管理简介

    作业管理简介 在作业中心页面,可以创建分子对接、分子优化、自由能微扰、合成路径规划功能的作业。 在“作业中心”页面,以列表形式展示了项目中作业的运行状态。您可以查看作业的名称、创建时间、运行状态、总时长、运行时长、已运行时间、预计还需时间。对于列表中的作业,支持通过作业名称、状态

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  • 应用场景

    选择。 先导化合物优化 在先导化合物优化阶段,提供分子优化、靶点口袋分子设计(骨架跃迁、片段优化、片段连接、片段生成)、自由能微扰、合成路径规划功能。 模型管理 支持客户用自己的数据进行模型训练、对模型进行管理以及在平台上用自己的模型进行分析。 父主题: 盘古辅助制药平台

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  • 时序路径分析(Temporal Paths)

    Fastest Temporal Paths :表示耗费时间最短的时序路径。 适用场景 适用于疫情或疾病传播溯源、信息传播和舆情分析、结合时序的路径规划、资金流通路径等场景。 参数说明 表1 Temporal Paths参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source

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  • 模型训练

    术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求,模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时,深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑,仅单一的调优手段无法达到期

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  • 环境规划

    当前主要服务及角色如下:数据库、中间件、内存缓存、应用服务、计算任务、数据接入/分布/发布、Web门户、网关服务等。 应用服务可设置多副本形式 数据库部署及其文件存储路径规划 父主题: PIE-Engine Server部署

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  • 修订记录

    第四次正式发布。 新增: 支持分子搜索。 支持自定义数据库。 修改: 分子优化。 靶点口袋发现。 靶点口袋分子设计。 自由能微扰。 分子属性预测。 合成路径规划。 03 2023-12-30 第三次正式发布。 新增: 支持小分子聚类。 支持卡片视图,同时查看多个小分子。 修改: 导入应用的数量限制。

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  • 导航

    路线选择策略。 1:最短距离 2:电梯优先 3:扶梯优先 -2:不走电梯 -3:不走扶梯 isUseManyNaviPolicy 判断是否使用多路径规划配置值。 - - - boolean onReachFloor 导航出电梯后到达指定楼层;调用此方法通知启动AR。 floor number

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 产品优势

    天筹AI求解器支持多数主流编程接口,用户可以快速适配开发,满足自身的开发需求。 易使用 天筹AI求解器拥有丰富的落地场景,已适配诸如生产排程、切割、路径规划等多种工业引擎,为多种行业提供系统解决方案,并且可提供定制化服务,根据客户实际情况,为客户量身定制服务。

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  • 漫游调优

    略(是否能引导,什么时候引导,引导到哪个AP),提升漫游成功率,降低漫游过程的丢包,时延,提升终端漫游体验。 以终端类型识别为基础,采用强化学习算法进行在线终端画像实时训练,与设备侧、终端侧协同提升漫游体验。 终端下行信号测量:基于Wi-Fi 802.11k,Wi-Fi 802.

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  • 资源和成本规划

    XX万元 10个以内物体,1年,服务10并发,收费XX万;之后每增加1并发,收费X万;每增加10个物体,收费X万; (不包含物体图像数据采集) 路径规划与导航服务 按年收费 1 XX万元 10万平米以内,1年内,服务10并发以内,收费XX万,之后每增加10并发,收费X万

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  • 应用场景

    持矿区填挖方计算分析、矿产储量估算分析等。 智慧应急 通过对“三维模型+” 可精确锁定事故隐患,远程监管责任落实及快速实时追踪,支撑应急路径规划、消防演练、空间模拟等场景。 堆体测量 干散货金融交易 仓单交易环节,堆体测量服务帮助计算真实的货物量,达成交易准确;动产质押业务中,堆

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  • 作业输入输出规范

    # 与实际输出的目录名一致 sensor_type: planning_trajectory # 路径规划类型 - folder: perception # 与实际输出的目录名一致 sensor_type:

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  • 带过滤全对最短路径(Filtered All Pairs Shortest Paths)

    件的两两全最短路径。 适用场景 带过滤全对最短路径(Filtered All Pairs Shortest Paths)适用于关系挖掘、路径规划、网络规划等场景。 参数说明 表1 Filtered All Pairs Shortest Paths参数说明 参数 是否必选 说明 类型

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 产品介绍

    2、云化成熟度评估(可选) 3、云战略与架构规划 4、云治理体系规划 5、云转型路径规划 云架构规划 1、云架构规划 2、 云安全 规划 3、云运维规划 4、云管理规划 5、云容灾规划 6、云架构实施路径规划 应用上云规划 1、应用现状分析 2、应用云化及现代化需求分析 3、应用现代化架构优化建议

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